La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto abstracto en los pasillos de Wall Street para convertirse en una fuerza medible en el PIB, el empleo y los mercados financieros de Estados Unidos. Según datos de Oxford Economics, su impacto ya altera las cuentas nacionales en tiempo real, con inversiones que superan los US$200.000 millones anuales y un crecimiento del 0,4% en el PIB real durante 2025 —una cifra que la posiciona como uno de los principales motores económicos del país.

Este fenómeno trasciende las estadísticas: la reorganización de la economía alrededor de la IA es palpable en el gasto récorde en semiconductores (con envíos desde Taiwán que superaron los US$56.000 millones solo en enero), la construcción acelerada de centros de datos y una carrera corporativa por adoptar herramientas generativas. Pero, ¿qué pasa cuando la euforia inversora choca con la necesidad de resultados tangibles?

El PIB bajo el efecto IA: inversión récorde y riesgos ocultos

Oxford Economics proyecta que la contribución de la IA al crecimiento del PIB en 2026 igualará o superará el impacto de 2025, con un incremento nominal de US$200.000 millones en gasto. Este impulso se distribuye en:

• Infraestructura tecnológica: equipos de procesamiento, I+D y centros de datos que demandan energía equivalente al consumo de pequeños países.
• Exportaciones netas: bienes y servicios ligados a IA, aunque con riesgos de subestimación por importaciones de hardware no clasificadas.
• Efecto riqueza: cada dólar adicional en valor bursátil (como el de acciones tecnológicas) eleva el consumo doméstico en 5 centavos, según el análisis.

Goldman Sachs refuerza este panorama: la inversión en IA ya supera en US$271.000 millones los niveles de 2022, mientras que el capex de los hyperscalers (como Amazon, Google y Microsoft) escaló de US$412.000 millones en 2025 a un pronóstico de US$792.000 millones en 2027. Sin embargo, Ryan Hammond, analista de la firma, advierte: “Tras dos años de retornos impulsados por la IA en el S&P 500, 2026 será el año de la prueba de fuego: el mercado ya no compra promesas, exige ganancias”.

El desafío ahora es claro: monetizar inversiones masivas en un contexto donde los ingresos globales de semiconductores crecerán un 43% hasta 2026, pero con presiones energéticas que podrían frenar la expansión. ¿Podrán los centros de datos —que ya consumen el 2% de la electricidad global— sostener este ritmo?

Adopción corporativa: la brecha entre el “ya” y el “pronto”

La velocidad de adopción de la IA define su impacto real. Según Oxford Economics, solo el 18,9% de las empresas en EE.UU. la utilizan actualmente, pero esta cifra podría saltar al 22,1% en seis meses. Los sectores pioneros son:

• Servicios de información y finanzas: con tasas de adopción superiores al 30%.
• Empresas grandes (250+ empleados): 34,8% ya implementan IA.
• Pymes (50-99 empleados): el segmento con mayor crecimiento reciente.

Goldman Sachs identifica un salto del 24% en productividad laboral en nichos con IA generativa, aunque las empresas reportan mejoras de hasta 32%. La paradoja: los sectores con mayor adopción muestran un crecimiento de productividad superior, pero la evidencia aún se limita a áreas específicas. ¿Logrará la IA escalar estos beneficios a toda la economía?

Mercado laboral: ajustes sectoriales, no apocalipsis

El empleo en EE.UU. refleja los primeros efectos de la IA, aunque lejos de los escenarios catastróficos. Oxford Economics detectó que:

• La tasa de desempleo en ocupaciones expuestas a IA subió del 3% al 3,8% en 2025, con un pico del 5,3% en menores de 34 años.
• La participación laboral juvenil creció 0,6 puntos (vs. 0,2 puntos a nivel nacional), lo que sugiere que más jóvenes buscan trabajo ante la incertidumbre.
• Goldman Sachs cuantifica entre 5.000 y 10.000 despidos mensuales en áreas como marketing y diseño gráfico, pero 216.000 nuevos empleos en construcción de centros de datos desde 2022.

En los mercados financieros, la rotación sectorial es evidente: mientras el software y los servicios legales enfrentan revisiones de valoración, sectores cíclicos y pequeñas capitalizaciones ganan terreno. Jared Cohen, de Goldman Sachs, lo resume: “La IA no es una sola carrera, pero EE.UU. lidera en chips, modelos y ventas, con China invirtiendo solo el 15-20% de su nivel”. Sin embargo, los cuellos de botella energéticos —como el aumento de tarifas eléctricas por la demanda de centros de datos— podrían limitar la expansión.

El futuro: ¿expansión o corrección?

El balance actual muestra una IA que:

• Aporta 0,4 puntos porcentuales al PIB anual de EE.UU.
• Reorganiza el mercado laboral con ajustes sectoriales, no desplazamientos masivos.
• Impulsa una bolsa que transita de la euforia a la diferenciación por resultados.

La pregunta clave es si el capex proyectado (US$792.000 millones en 2027) y la trayectoria de adopción lograrán sostener una expansión prolongada o si, por el contrario, el ciclo enfrentará una corrección por expectativas infladas o restricciones energéticas. Lo único cierto es que la IA ya no es una promesa: es un factor estructural que reescribe las reglas del juego económico.

En un mundo donde los centros de datos consumen más electricidad que algunos países, y donde el 53% de las empresas del S&P 500 mencionan “IA” en sus informes trimestrales, ¿estamos ante una burbuja o el nacimiento de una nueva era industrial?

La carrera global por los chips: cómo Taiwán y EE.UU. redefinen el tablero geopolítico

Mientras EE.UU. acelera su adopción de IA, el 70% de los semiconductores avanzados que alimentan esta revolución provienen de un solo lugar: Taiwán, donde TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) produce el 92% de los chips de 5 nanómetros o menos del mundo. Esta dependencia ha convertido a la isla en un cuello de botella estratégico, con implicaciones que van más allá de la economía. En agosto de 2022, cuando la entonces presidenta de la Cámara de Representantes, Nancy Pelosi, visitó Taiwán, China respondió con maniobras militares que incluyeron misiles sobrevolando la isla y un bloqueo económico simulado. El resultado: las acciones de TSMC cayeron un 4,3% en dos días, y el índice PHLX Semiconductor (SOX) en Wall Street perdió US$87.000 millones en valoración.

EE.UU. no se quedó cruzado de brazos. La Ley CHIPS y Ciencia, aprobada en agosto de 2022 con un presupuesto de US$280.000 millones, busca reducir la dependencia de Asia. Hasta ahora, ha logrado que empresas como Intel (que invirtió US$20.000 millones en dos nuevas fábricas en Ohio) y Samsung (con una planta de US$17.000 millones en Texas) aceleraran su producción local. Sin embargo, el retraso es evidente: mientras TSMC ya fabrica chips de 3 nanómetros, Intel apenas comenzó a producir en masa su tecnología de 7 nanómetros en 2023. La brecha tecnológica tiene un costo: según un informe del Center for Security and Emerging Technology (CSET), si China invadiera Taiwán, el PIB global podría contraerse hasta un 6,7% en dos años, con EE.UU. perdiendo US$1,6 billones en producción industrial.

El conflicto no es solo militar. En octubre de 2023, EE.UU. impuso restricciones a la exportación de chips avanzados a China, incluyendo aquellos fabricados con equipos estadounidenses. La respuesta de Pekín fue inmediata: en julio de 2024, anunció un fondo de US$143.000 millones para desarrollar su propia industria de semiconductores, con el objetivo de alcanzar el 70% de autosuficiencia para 2025. Mientras tanto, empresas como NVIDIA —cuyos chips para IA representan el 80% del mercadoA800, una variante del A100 con menor rendimiento) para cumplir con las regulaciones y no perder el acceso al gigante asiático.

2026: el año en que la geopolítica del silicio definirá la IA

Con Taiwán en el centro de tensiones, EE.UU. enfrentará una disyuntiva crítica: ¿priorizar la seguridad nacional (reforzando controles de exportación y acelerando su producción local) o la competitividad económica (manteniendo el flujo de chips para no ahogar a sus propias empresas tecnológicas)? La respuesta podría llegar pronto: en noviembre de 2024, Taiwán elegirá a su próximo presidente, y un triunfo del partido independentista DPP (que ya ganó en 2020 con 57,1% de los votos) podría escalar las tensiones con China. Mientras, en EE.UU., el Departamento de Comercio ya prepara una nueva ronda de restricciones para marzo de 2025, esta vez enfocada en herramientas de diseño de chips como el software EDA (Electronic Design Automation), donde empresas como Cadence y Synopsys dominan el 90% del mercado. La pregunta no es si habrá un enfrentamiento, sino dónde golpeará primero: en los mercados, en las fábricas o en el campo de batalla.

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OpenAI ha activado una búsqueda urgente de socios industriales en Estados Unidos para blindar su cadena de suministro de hardware, un movimiento clave en su expansión hacia dispositivos de consumo, robótica avanzada y centros de datos de nueva generación. La compañía, creadora de ChatGPT, envió una solicitud de propuestas (RFP) a fabricantes locales que produzcan componentes críticos: desde silicio de alta pureza hasta motores de precisión, materiales de embalaje especializado y sistemas de refrigeración líquida para servidores, según documentos obtenidos por Bloomberg. Aunque el plazo y el presupuesto exactos no se han revelado, fuentes cercanas al proceso estiman que la escala superará cualquier inversión previa en infraestructura de IA.

La noticia disparó inmediatamente las acciones de empresas vinculadas. Symbotic Inc. (SYM), especializada en robótica y automatización de almacenes, registró un salto del 5,2% el jueves, cerrando en US$71,55, su mayor alza intradiaria desde marzo. El efecto dominó también alcanzó a proveedores de semiconductores y soluciones de enfriamiento, en un mercado que ya anticipa contratos millonarios.

Billones en juego: centros de datos y la obsesión por el “made in USA”

OpenAI ha sido explícita: su meta es destinar “billones de dólares” a la expansión de centros de datos en los próximos años, una inversión que considera “directamente proporcional a su capacidad de generar ingresos”. La compañía ya dio los primeros pasos estratégicos:

• Adquirió una startup de dispositivos de IA cofundada por Jony Ive, exdiseñador estrella de Apple, señal clara de su entrada al mercado de hardware de consumo.
• Firmó en noviembre de 2023 un acuerdo con Foxconn (Hon Hai Precision Industry Co.) para codiseñar y fabricar servidores en EE.UU., garantizando autonomía en la producción de racks.
• Reactivo el proyecto Stargate, un plan para construir infraestructura de IA en territorio estadounidense con un presupuesto estimado de US$500.000 millones, alineado con la política de reindustrialización impulsada durante la administración Trump y continuada por Biden.

Chris Lehane, director ejecutivo de asuntos globales de OpenAI, lo dejó claro en entrevista exclusiva: “La IA no es solo software; es el catalizador para traer de vuelta la manufactura a Estados Unidos. Sin cadenas de suministro locales, no habrá soberanía tecnológica”. La declaración resonó en Washington, donde el gobierno ya analiza incentivos fiscales para acelerar el proceso.

El mapa de proveedores actuales de OpenAI revela una dependencia crítica de Asia: el 68% de sus componentes de hardware provienen de China, Taiwán y Corea del Sur, según un informe de 2023 de la consultora Gartner. La nueva estrategia busca reducir ese porcentaje al 30% para 2027.

Robótica: la carrera contra China y el “cerebro” de las máquinas

El interés de OpenAI en robótica va más allá de la automatización industrial. Lehane advirtió que la industria “florecerá más rápido de lo que el mercado anticipa”, con un enfoque en sistemas autónomos impulsados por IA generativa. Mientras China domina la producción de hardware robótico (con empresas como DJI y UBTECH controlando el 45% del mercado global), OpenAI apuesta por liderar el desarrollo de “cerebros” de IA que den a los robots capacidades cognitivas avanzadas.

Un ejemplo concreto: en abril de 2024, la compañía presentó un prototipo de robot doméstico con visión por IA capaz de realizar tareas complejas como cocinar o reparar electrodomésticos, usando modelos de lenguaje para interpretar órdenes ambiguas. El proyecto, aún en fase experimental, requiere motores de alta precisión y sensores táctiles que actualmente solo se fabrican en Alemania y Japón.

La Alianza por la Innovación en Robótica (AIR), un think tank con sede en Silicon Valley, proyecta que el mercado de robots con IA alcanzará los US$260.000 millones para 2030, con un crecimiento anual del 22%. OpenAI quiere capturar al menos el 15% de ese pastel, según filtraciones internas.

El desafío térmico: enfriar la próxima generación de chips

Uno de los puntos críticos de la RFP es la refrigeración de centros de datos. Los chips de IA actuales, como los H100 de Nvidia, consumen hasta 700 vatios por unidad, generando un calor que requiere sistemas de enfriamiento líquido avanzados. Sin embargo, la próxima generación —anunciada por Jensen Huang, CEO de Nvidia, la semana pasada— promete “eliminar la necesidad de equipos tradicionales” gracias a diseños que integran la refrigeración directamente en el silicio.

Esta innovación ya afectó al mercado: las acciones de CoolIT Systems y Asetek, líderes en soluciones de enfriamiento, cayeron un 8% y 12% respectivamente tras el anuncio. OpenAI, no obstante, no descarta invertir en ambos frentes: chips aut-refrigerados y sistemas externos de respaldo, según una fuente cercana a su división de hardware.

El Departamento de Energía de EE.UU. estimó en 2023 que los centros de datos consumirán el 9% de la electricidad del país para 2030, un salto desde el 4% actual. OpenAI busca socios que desarrollen soluciones de enfriamiento con huella de carbono cero, un requisito no negociable en su RFP.

¿Por qué ahora? La presión geopolítica y la guerra por los chips

La ofensiva de OpenAI no es casual. Tres factores aceleran su estrategia:

1. La Ley CHIPS de EE.UU. (2022), que destina US$52.000 millones a subsidios para fabricantes de semiconductores locales, pero exige que las empresas beneficiarias prioricen proveedores nacionales.
2. Las restricciones de exportación a China impuestas por la administración Biden, que limitan el acceso de empresas como Huawei y SMIC a tecnología avanzada de IA.
3. El avance de China en robótica industrial: en 2023, el país instaló 520.000 robots, el 50% del total global, según la Federación Internacional de Robótica (IFR).

“Quien controle la cadena de suministro de IA controlará la economía del siglo XXI”, declaró en 2023 Eric Schmidt, exCEO de Google y asesor del Pentágono. OpenAI parece haber tomado nota.

¿Logrará OpenAI lo que ni Tesla ni Apple consiguieron: fabricar en EE.UU. a escala masiva sin depender de Asia? La respuesta definirá no solo el futuro de la IA, sino el equilibrio de poder tecnológico global.

El precedente que OpenAI quiere superar: cómo Tesla y Foxconn fracasaron en la relocalización masiva

La ambición de OpenAI por fabricar *todo* en EE.UU. choca con un historial de intentos fallidos en la industria tecnológica. Ni siquiera Elon Musk —con su obsesión por la verticalización— logró reducir la dependencia asiática más allá del 25% en la producción de Tesla, pese a invertir US$6.000 millones en la *Gigafactory* de Nevada entre 2016 y 2022. El problema no fue la capacidad, sino los costos ocultos: según un informe de *The Information* (2023), fabricar baterías en EE.UU. resultaba un 37% más caro que en China, incluso con subsidios de la Ley CHIPS. OpenAI enfrenta el mismo dilema con componentes como los motores de precisión para robótica, donde el 90% de la producción global está en manos de Nidec (Japón) y Zhaowei Machinery (China).

El caso de Foxconn —ahora socio clave de OpenAI— es aún más revelador. En 2017, la empresa prometió construir una fábrica de US$10.000 millones en Wisconsin para ensamblar pantallas LCD, un proyecto que el entonces presidente Donald Trump celebró como “el regreso de la manufactura americana”. Cinco años después, el complejo operaba al 3% de su capacidad, con solo 1.000 empleados en lugar de los 13.000 prometidos, y Foxconn terminó pagando US$80 millones en multas por incumplimiento. La razón: la falta de proveedores locales de componentes críticos, como los *backlights* para pantallas, que seguían importándose de Corea del Sur. OpenAI repite ahora el mismo esquema con Foxconn, pero en un sector —la IA— donde la dependencia de Asia es aún mayor: el 85% de los chips avanzados se fabrican en TSMC (Taiwán), y el silicio de alta pureza (esencial para servidores) proviene en un 70% de Shin-Etsu Chemical (Japón).

La única excepción parcial es Apple, que logró relocalizar el 12% de su producción de iPhones en India entre 2020 y 2024. Pero incluso en ese caso, el costo por unidad aumentó un 20%, según datos de *Counterpoint Research*, y la calidad inicial fue tan baja que Apple tuvo que reemplazar el 30% de los componentes en los primeros lotes. OpenAI apuesta por evitar este destino con una estrategia dual: adquirir startups de hardware (como la de Jony Ive) para controlar el diseño, y presionar a Washington para que flexibilice normas de importación *solo* para componentes sin alternativas locales, como los sensores táctiles de Infineon (Alemania).

La apuesta arriesgada: ¿puede OpenAI donde otros fracasaron?

El cronograma de OpenAI es agresivo: reducir la dependencia asiática del 68% al 30% en solo 3 años implicaría multiplicar por cinco la capacidad de proveedores estadounidenses en sectores donde hoy no existen. La compañía confía en dos ventajas que Tesla o Foxconn no tenían: el poder de compra de la IA (los centros de datos consumen 10 veces más silicio que la electrónica tradicional) y el respaldo geopolítico de un gobierno dispuesto a subsidiar la soberanía tecnológica. Pero hay un riesgo oculto: si los costos se disparan como en los casos anteriores, OpenAI podría verse obligada a repetir el modelo de Apple en India—fabricar *parcialmente* en EE.UU. para cumplir con las normas, pero mantener el *core* de la producción en Asia— o peor aún, quedarse sin socios locales cuando estos descubran que no pueden competir en precio ni escala. La primera señal llegará en 2025, cuando venza el plazo para que los proveedores respondan a la RFP: si menos del 40% de los componentes críticos tienen ofertas viables, el proyecto Stargate podría convertirse en otro *elefante blanco* tecnológico.

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